一、機器視覺概念
1.定義機器視覺是通過光學的裝置和非接觸的傳感器自動地接收和處理一個真實物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置。
2.背景
在現代工業自動化生產中，涉及到各種各樣的檢驗、生產監視及零件識別應用，例如零配件批量加工的尺寸檢查，自動裝配的完整性檢查，電子裝配線的元件自動定位，IC上的字符識別等。通常人眼無法連續、穩定地完成這些帶有高度重復性和智能性的工作，其它物理量傳感器也難有用武之地。由此人們開始考慮利用光電成像系統采集被控目標的圖像，而后經計算機或專用的圖像處理模塊進行數字化處理，根據圖像的像素分布、亮度和顏色等信息，來進行尺寸、形狀、顏色等的判別。這樣，就把計算機的快速性、可重復性，與人眼視覺的高度智能化和抽象能力相結合，由此產生了機器視覺的概念。
3.特點
精度高
作為一個精確的測量儀器，設計優秀的視覺系統能夠能夠達到正常人工測量所無法比擬的程度。
非接觸
測量不需要接觸，所以對脆弱部件沒有磨損和危險。
連續性
視覺系統可以使人們免受疲勞之苦。因為沒有人工操作者，也就沒有了人為造成的操作變化。多個系統可以設定單獨運行。
成本低效率高
機器視覺系統成本相對于人工來說可以說非常低。視覺系統的操作和維持費用非常低。
靈活性
視覺系統能夠進行各種不同的測量。當應用變化以后，只需軟件做相應變化或者升級以適應新的需求即可。機器視覺系統比光學或機器傳感器有更好的可適應性。它們使自動機器具有了多樣性、靈活性和可重組性。當需要改變生產過程時，對機器視覺來說“工具更換”僅僅是軟件的變換而不是更換昂貴的硬件。當生產線重組后，視覺系統往往可以重復使用。
二、機器視覺系統的構成
機器視覺的構成(圖1)
1-相機、鏡頭；2-光源；3-傳感器；4-圖像采集卡；5-PC；6-圖像處理軟件；7-通訊與控制
技術發展路線及技術結構圖
1.視覺系統主要構成光源、光學系統相機
圖像處理單元（或圖像采集卡）
圖像分析處理軟件監視器
通訊/輸入輸出單元
圖像采集
光學系統采集圖像，圖像轉換成模擬格式并傳入計算機存儲器。
圖像處理
處理器運用不同的算法來提高對結論有重要影響的圖像要素。
特性提取
處理器識別并量化圖像的關鍵特性，例如印刷電路板上洞的位置或者連接器上引腳的個數。然后這些數據傳送到控制程序。判決和控制
處理器的控制程序根據收到的數據做出結論。例如：這些數據包括印刷電路板上的洞是否在要求規格以內或者一個自動機器如何必須移動去拾取某一部件。
光源
光源和影響機器視覺系統輸入的重要因素，因為它直接影響輸入數據的質量效果。由于沒有通用的機器視覺照明設備，所以針對每個特定的應用實例，要選擇相應的照明裝置，以達到最佳效果。許多工業用的機器視覺系統用可見光作為光源，這主要是因為可見光容易獲得，價格低，并且便于操作。因此，如何使光能在一定的程度上保持穩定，是實用化過程中急需要解決的問題。在現今的工業應用中，一般使用的是LED光源，對于某些要求高的檢測任務，常采用X射線、超聲波等不可見光作為光源。
由光源構成的照明系統按其照射方法可分為：背向照明、前向照明、結構光和頻閃光照明等。其中，背向照明是被測物放在光源和相機之間，它的優點是能獲得高對比度的圖像；前向照明是光源和相機位于被測物的同側，這種方式便于安裝；結構光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上，根據它們產生的畸變，解調出被測物的三維信息；頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上，要求相機的掃描速度與光源的頻閃速度同步。
光學系統
對于機器視覺系統來說,圖像是唯一的信息來源，而圖像的質量是由光學系統的恰當選擇來決定。通常，由于圖像質量差引起的誤差不能用軟件糾正。機器視覺技術把光學部件和成像電子結合在一起，并通過計算機控制系統來分辨、測量、分類和探測正在通過自動處理系統的部件。
光學系統的主要參數與圖像傳感器的光敏面的格式有關，一般包括：光圈、視場、焦距、F數等。
相機
相機是實際上是一個光電轉換裝置，即將圖像傳感器所接收到的光學圖像，轉化為計算機所能處理的電信號。光電轉換器件是構成相機的核心器件。目前，典型的光電轉換器件為真空攝像管、CCD、CMOS圖像傳感器等。
相機分類：模擬相機、數字相機
數字相機分類：CCD相機、CMOS相機
CCD類型：面陣相機、線陣相機
2.2圖像的處理和分析
在機器視覺系統中，相機的主要功能光敏元所接收到的光信號轉換為電壓的幅值信號輸出。若要得到被計算機處理與識別的數字信號，還需對視頻信息進行量化處理。圖像采集卡是進行視頻信息量化處理的重要工具。
圖像采集／處理卡
圖像采集卡主要完成對模擬視頻信號的數字化過程。視頻信號首先經低通濾波器濾波，轉換為在時間上連續的模擬信號；按照應用系統對圖像分辨率的要求，得用視頻信號在時間上進行間隔采樣，把視頻信號轉換為離散的模擬信號；然后再由A/D轉換器轉變為數字信號輸出。而圖像采集／處理卡在具有模數轉換功能的同時，還具有對視頻圖像分析、處理功能，并同時可對相機進行有效的控制。
圖像處理軟件
機器視覺系統中，視覺信息的處理技術主要依賴于圖像處理方法，它包括圖像增強、數據編碼和傳輸、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識別與理解等內容。經過這些處理后，輸出圖像的質量得到相當程度的改善，既改善了圖像的視覺效果，又便于計算機對圖像進行分析、處理和識別。
三、機器視覺應用
機器視覺系統是實現儀器設備精密控制、智能化、自動化有有效途徑，堪稱現代工業生產的“機器眼睛”。其最大優點為：
（１）實現非接觸測量。對觀測與被觀測者都不會產生任何損傷，從而提高了系統的可靠性
（２）具有較寬的光譜響應范圍。機器視覺則可以利用專用的光敏元件，可以觀察到人類無法看到的世界，從而擴展了人類的視覺范圍。
（３）長時間工作。人類難以長時間地對同一對象進行觀察。機器視覺系統則可以長時間地執行觀測、分析與識別任務,并可應用于惡劣的工作環境。以下為機器視覺系統在不同領域的典型應用：
機器視覺系統在不同領域的典型應用
電子與半導體
芯片的測量與加工
PCB裝配制藥
藥品生產過程中的質量檢測
藥品的形狀、厚度
藥品裝瓶數量統計
工業包裝
外觀完整性檢測
條碼識別
生產日期、密封性檢測
車制造
零部件外形尺寸檢測
裝配完整性檢測
部件的定位與識別印刷
錢幣、紡織品印刷質量檢測
印刷質量檢測
印刷對位
字符識別
食品飲料
液位高度檢測
瓶裝飲料外觀檢測
條碼識別醫學應用
血液分析
光電內診鏡測試
細胞分析
其他工業應用
量具的校準
工業品的尺寸測量
表面質量檢測
公司發展歷程
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